Las investigaciones, ya se realicen en el laboratorio, en la consulta o frente al ordenador casi siempre acaban en manos de las calculadoras y en términos más abstractos como la significación estadística, errores alfa y beta, sensibilidad o especificidad. A la hora de devolver esas cifras a la práctica tenemos más problemas. Por ejemplo, no hay ningún valor que nos diga si la asociación entre dos variables corresponde a una relación causa-efecto o no.
En las ciencias biomédicas, los criterios de causalidad más comúnmente aceptados son los que postuló el epidemiólogo británico Austin Bradford Hill en su célebre artículo "El medio y la enfermedad: ¿asociación o causalidad?", que publicó en 1965 en la revista Proceedings of the Royal Society of Medicine, y que son los que siguen:
De validez interna (propios del estudio)
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Fuerza de asociación: A mayor intensidad de la relación entre dos variables, mayor es la probabilidad de que exista una relación.
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Secuencia temporal: Aunque en ocasiones es difícil establecerlo, la causa debe preceder al efecto. Es el único criterio considerado por algunos autores como condición sine qua non.
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Efecto dosis-respuesta: Cuanto mayor es el tiempo y/o dosis de exposición al factor causal, mayor es el riesgo de enfermedad.
De coherencia científica
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Consistencia: Los resultados de un estudio deben mantenerse constantes y ser reproducibles por cualquier investigador en cualquier lugar.
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Plausibilidad biológica: La relación causal sugerida debe mantener la línea de los principios científicos aceptados en el momento, es decir, creemos más en una relación causal si conocemos su mecanismo patogénico.
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Especificidad de asociación y analogía: Cierta especificidad (una causa conduce a un único efecto) aumenta la verosimilitud de la relación causal. Con analogía, nos referimos a que asociaciones causales similares pueden producir enfermedades similares.
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Evidencia experimental: No siempre es posible realizar el estudio necesario, pero es la prueba más sólida de causalidad. En el caso de que no se pueda acceder a un ensayo clínico, hay quienes lo interpretan este punto en el sentido de que si un factor produce un efecto, éste debería cesar cuando desaparece el factor.
Más información | Austin Bradford Hill en Wikipedia En Genciencia | Contraste de Shapiro-Wilk
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